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@-*- coding: utf-8 -*-
@ python: 3.12.3
@ 创建者: JacksonCode
@ 创建时间: 2024/10/18
"""
import numpy as np
# 0-D arr
arr = np.array(10)
print(arr)
# print(type(arr)) # <class 'numpy.ndarray'>

# 1-D arr
arr1 = np.array([1,2,3,4,5])
print(arr1)

# 2-D arr  表示矩阵或二阶张量        NumPy 有一个专门用于矩阵运算的完整子模块   numpy.mat
arr2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(arr2)

# 3-D arr
arr3 = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
print(arr3)

# 检查数组维度   numpy  提供了 ndim 属性， return 一个整数， 这个整数就是 数组维度
a = np.array(35)
b = np.array([1,2,3,4,5])
c = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
d = np.array([[[10,11,12],[13,14,14]],[[16,17,18],[19,20,21]]])
print(a.ndim)
print(b.ndim)
print(c.ndim)
print(d.ndim)

# 更高维度的
arr_height = np.array([1,2,3,4,5], ndmin=5)
print(arr_height)
print('number of dimensions :', arr_height.ndim)
